深度学习在生物医药领域的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
1801	2026-08-19	A Mycelium Dataset with Edge-Precise Annotation for Semantic Segmentation 2025-12-10, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-06265-1 PMID:41372240	研究论文	该论文建立了名为MyceliumSeg的首个大规模基准数据集，用于菌丝及其边缘的语义分割，并评估了主流深度学习模型在经典和边界感知指标下的性能	提供了首个大规模菌丝分割基准数据集，包含20,176张图像和567个像素级标注样本，并提出了一种多盲细化标注指南和新的分歧解决方案	未提及具体限制	解决菌丝分割任务中公共数据集稀缺和边缘标注复杂的问题，支持真菌学研究和分割算法发展	四种真菌物种在多种培养条件下的菌丝图像	计算机视觉	NA	NA	深度学习模型（如主流模型）	图像	20,176张图像和567个像素级标注样本，标注工作耗时37人天	NA	NA	经典分割指标和边界感知指标（如Dice系数等）	NA
1802	2026-08-19	Innovating cell culture process development with deep learning-powered robotic experimentation using the first Industrial Smart Lab Framework 2025 Nov-Dec, Biotechnology progress IF:2.5Q3 DOI:10.1002/btpr.70051 PMID:40542657	研究论文	提出工业智能实验室框架（ISLFCC），将深度学习与机器人实验相结合，以自主优化细胞培养过程	首次实施深度学习驱动的自主细胞培养系统，并在3升和15升生物反应器中实现高通量自动化，显著提高抗体和重组蛋白的产量	虽然结果显著提高，但可能受限于特定细胞克隆和生物反应器规模，未提及广泛适用性和长期稳定性	开发自主实验室框架以优化生物制品过程开发，提高效率和可重复性	三种不同细胞克隆的培养过程，用于抗体和重组蛋白生产	机器学习和自动化	不适用	深度学习、机器人实验、物联网传输	解码器专用变压器	生物反应器分析结果（如细胞状态、乳酸水平、滴度）	三种细胞克隆	PyTorch	变压器	平均滴度增加率、乳酸水平	未明确表述
1803	2026-08-19	Artificial Intelligence-Enabled Short-Term Ambulatory Monitoring ECG During Sinus Rhythm for Prediction of Hidden Atrial Fibrillation 2025-11, Journal of cardiovascular electrophysiology IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jce.70028 PMID:40709543	研究论文	本研究利用深度学习模型，在窦性心律期间通过短时动态心电图预测隐匿性心房颤动	结合ConvNeXt和LSTM的两阶段模型，利用窦性心律期间的短时心电信号预测隐匿性房颤，并分析昼夜时段对性能的影响	回顾性设计可能导致选择偏倚，且第二阶段较长时段可能稀释房颤相关特征，降低特异性	开发并验证基于人工智能的模型，在窦性心律期间通过24小时动态心电监测预测隐匿性房颤	接受24小时动态心电监测的患者，包括房颤组和对照组	数字病理学	心房颤动	动态心电图监测	ConvNeXt、长短期记忆网络	心电图信号	934名患者，368,550个窦性心律心电图片段（60秒/段）	NA	ConvNeXt、LSTM	曲线下面积、准确率、灵敏度、特异度	NA
1804	2026-08-19	Artificial Intelligence-Assisted Image Extraction in Neonatal Echocardiography for Congenital Heart Disease Diagnosis in Sub-Saharan Africa: Protocol for Model Development 2025-10-30, JMIR research protocols IF:1.4Q3 DOI:10.2196/75270 PMID:41167236	研究方案	本研究旨在开发用于新生儿超声心动图先天性心脏病诊断的人工智能辅助图像提取系统，以改善撒哈拉以南非洲的诊断能力差距	利用双阶段深度学习模型，结合卷积神经网络和卷积长短期记忆层，并采用强化学习指导特征提取器的动态使用，以适应资源有限环境下的实时心脏视图检测	文中未提及具体局限性，可能包括对特定临床环境的依赖、数据多样性有限或计算资源需求等	开发AI辅助超声心动图系统，使非专家操作员能够执行基本心脏超声扫描并提取准确图像供远程解读，以提高先天性心脏病诊断的可及性	新生儿（0-28天）的超声心动图视频数据，涵盖美国超声心动图学会定义的10种标准心脏视图	计算机视觉, 深度学习	先天性心脏病	超声心动图, 深度学习模型	卷积神经网络, 卷积长短期记忆网络	超声心动图视频	回顾性数据约500名新生儿，前瞻性数据1000名新生儿	TensorFlow, PyTorch, Labelbox	CNN, ConvLSTM, 交错视觉记忆框架	未指定，可能包括实时视图检测的准确性或一致性指标	未指定
1805	2026-08-19	Continuous glucose feedback control using Raman spectroscopy and deep learning models for biopharmaceutical processes 2025 Jul-Aug, Biotechnology progress IF:2.5Q3 DOI:10.1002/btpr.70020 PMID:40172019	研究论文	本研究探讨了利用拉曼光谱和先进深度学习模型在高消耗、高复杂性细胞培养过程中实施连续葡萄糖控制策略，以提高测量精度和稳定性，并实现不同葡萄糖设定点的精确控制。	结合卷积神经网络和变分自编码器即时学习技术，通过深度学习衍生的过程监控增强葡萄糖测量准确性和稳定性，并开发了连续葡萄糖计算器作为可扩展的替代方案，以在拉曼光谱不可行的制造环境中应用。	未在摘要中明确提及局限性。	评估连续葡萄糖控制结合深度学习模型在生物制药过程中提高效率和产品质量的潜力，同时应对动态、高消耗生物反应器系统的挑战。	高消耗、高复杂性的细胞培养过程，涉及多个细胞系。	机器学习	不适用	拉曼光谱	卷积神经网络、变分自编码器、即时学习	光谱数据	多个细胞系	不适用	卷积神经网络、变分自编码器	准确性、稳定性、高甘露糖水平、效价生产力	不适用
1806	2026-08-19	Changes in Epidemiological Characteristics of Varicella and Breakthrough Cases in Ningbo, China, From 2010 to 2023: Surveillance Study 2025-06-18, JMIR public health and surveillance IF:3.5Q1 DOI:10.2196/71691 PMID:40533066	研究论文	本研究监测了2010至2023年宁波市水痘的流行病学特征及突破性病例的变化，以指导免疫策略调整。	首次结合主动和被动监测数据及RNN模型，分析水痘流行病学转变和突破性病例在疫苗政策下的变化。	未明确指出研究的局限性，但可能受限于被动监测的准确性和单城市数据的代表性。	监测水痘流行病学特征及突破性病例变化，为调整免疫策略提供依据。	2010-2023年宁波市70,163例水痘病例及2009-2013年出生队列的突破性病例。	流行病学	水痘	主动和被动监测、RNN模型	RNN	监测数据	70,163例水痘病例及2009-2013年出生队列	NA	RNN	均方误差	NA
1807	2026-08-19	Dynamics of Spatial Organization of Bacterial Communities in a Tunable Flow Gut Microbiome-on-a-Chip 2025-05, Small (Weinheim an der Bergstrasse, Germany) DOI:10.1002/smll.202410258 PMID:40201941	研究论文	本研究开发了一种可调流肠道微生物芯片（tfGMoC），模拟肠道蠕动机械力，并利用深度学习分析微生物群落的空间组织动态，揭示肠道运动对微生物多样性和稳定性的影响。	首次在可调流肠道芯片上结合深层学习分析，研究周期性肠道运动对3D肠道微生物群落空间行为和组织的影响，发现机械力通过促进不同运动特性微生物的探索行为来维持群落平衡。	摘要未明确提及研究的局限性。	探究周期性肠道蠕动机械力对肠道微生物群落动态和空间组织的影响，以加深对宿主-微生物互作的理解。	肠道微生物群落及3D仿生肠道上皮结构（µGut）。	微流控芯片、深度学习	不适用	肠道芯片技术、深层学习微生物分析	深度学习模型	微生物图像数据	未明确提及	未明确提及	未明确提及	未明确提及	未明确提及
1808	2026-08-19	Assessing Algorithmic Fairness With a Multimodal Artificial Intelligence Model in Men of African and Non-African Origin on NRG Oncology Prostate Cancer Phase III Trials 2025-05, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00284 PMID:40344545	研究论文	评估多模态AI模型在非裔和非非裔男性前列腺癌临床试验中的算法公平性	首次在多中心III期临床试验数据中，对多模态AI算法在不同种族亚组中的预后性能进行系统评估，以检测算法偏见	未提供具体局限性信息	评估多模态AI模型在不同种族亚组中的泛化能力和公平性，确保其不会加剧健康不平等	来自NRG肿瘤学前列腺癌III期临床试验的5,708名患者	数字病理学、机器学习	前列腺癌	数字组织病理学	多模态AI（MMAI）深度学习系统	数字病理图像和临床数据	5,708名患者，其中非裔美国患者948名，非非裔患者4,731名，种族未知或缺失29名	NA	未明确指定，但使用多模态AI深度学习系统	亚分布风险比、置信区间、P值	NA
1809	2026-08-19	Decoding Recurrence in Early-Stage and Locoregionally Advanced Non-Small Cell Lung Cancer: Insights From Electronic Health Records and Natural Language Processing 2025-04, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00227 PMID:40249880	研究论文	利用电子健康记录和自然语言处理技术，建立NLP系统以识别非小细胞肺癌术后复发，并分析相关风险因素。	开发了基于深度学习的定制NLP系统，能够高效地从大规模电子健康记录中提取复发数据，并进行纵向风险分析。	未提及	建立NLP系统以高效整理NSCLC复发数据，并分析复发风险因素。	早期和局部区域晚期非小细胞肺癌患者，共6,351例，其中1,295例接受手术切除。	自然语言处理	非小细胞肺癌	自然语言处理	深度学习模型	文本数据（电子健康记录）	6,351例NSCLC患者，超过70万条记录；其中1,295例I-IIIA期手术患者用于分析。	NA	NA	精确率、召回率、F1分数、风险比、生存率	NA
1810	2026-08-19	Protocol to infer off-target effects of drugs on cellular signaling using interactome-based deep learning 2025-03-21, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2024.103573 PMID:39823233	研究论文	本文提出了一种使用基于相互作用组的深度学习来推断药物对细胞信号传导脱靶效应的协议，以理解药物作用机制。	利用相互作用组数据和人工神经网络预测转录活性，并解释脱靶作用机制。	NA	提供一种协议，通过模拟药物引发的细胞转录反应来推断药物的脱靶效应。	药物处理后的细胞转录反应，药物-靶点相互作用，以及脱靶效应机制。	机器学习	NA	NA	人工神经网络	转录组数据、相互作用组数据	细胞系A375作为案例研究	NA	NA	NA	NA
1811	2026-08-19	Novel Computational Pipeline Enables Reliable Diagnosis of Inverted Urothelial Papilloma and Distinguishes It From Urothelial Carcinoma 2025-03, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI.24.00059 PMID:40080780	研究论文	提出了一种计算流程，利用全切片图像自动提取的统计特征来诊断膀胱内翻性尿路上皮乳头状瘤，并将其与尿路上皮癌区分开	无需人工标注切片补丁，直接利用全切片图像中自动提取的统计特征进行诊断，并构建了集成分类器以在有限验证样本下测试罕见肿瘤亚型	NA	提高内翻性尿路上皮乳头状瘤的诊断准确性，并减少深度学习模型对繁琐标注工作的依赖	膀胱内翻性尿路上皮乳头状瘤、内翻性尿路上皮癌和低级别尿路上皮癌	数字病理学	膀胱癌	全切片图像分析	集成分类器	全切片图像	225例尿路上皮病变（64例IUP、69例UCInv、92例UCLG）	NA	NA	AUC	NA
1812	2026-08-19	Radiomics and Deep Learning Prediction of Immunotherapy-Induced Pneumonitis From Computed Tomography 2025-02, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI-24-00198 PMID:39977708	研究论文	本研究利用影像组学和深度学习模型预测免疫检查点抑制剂治疗引起的肺炎，基于胸部CT图像构建了三种纯影像模型进行评估	首次在大型队列中比较纯影像组学、纯深度学习及二者组合模型对ICI相关肺炎的预测性能，并展示深度学习在该任务上优于传统影像组学	模型为纯影像模型，未纳入临床数据，且组合模型未显著提升性能	从CT图像预测患者接受ICI治疗后发生肺炎的风险，以改善治疗安全性和疗效	671名接受ICI治疗的癌症患者的2,700个对比增强胸部CT扫描图像	医学影像分析	免疫治疗相关肺炎	CT成像	CNN	CT图像	671名患者的2,700个CT扫描	NA	CNN	AUC, 阳性预测值, 敏感性	NA
1813	2026-08-19	Brief Review and Primer of Key Terminology for Artificial Intelligence and Machine Learning in Hypertension 2025-01, Hypertension (Dallas, Tex. : 1979) DOI:10.1161/HYPERTENSIONAHA.123.22347 PMID:39011632	综述	本文简要回顾了人工智能和机器学习在高血压领域应用的关键术语，并介绍了相关技术及其在高血压管理中的潜在用途	为高血压领域的医疗专业人员和研究人员提供了AI和ML术语的简明入门指南，涵盖了监督学习、无监督学习、自然语言处理、大型语言模型及计算机视觉等核心技术	信息不足，未明确列出本综述的具体局限性	帮助高血压领域的读者理解AI和ML的基本概念及其在高血压诊断和治疗中的应用前景	高血压管理中使用的AI和ML技术，包括血压和生物特征数据处理、远程患者监测和数字治疗	机器学习	高血压	NA	NA	文本	NA	NA	NA	NA	NA
1814	2026-08-19	Real-World and Clinical Trial Validation of a Deep Learning Radiomic Biomarker for PD-(L)1 Immune Checkpoint Inhibitor Response in Advanced Non-Small Cell Lung Cancer 2024-12, JCO clinical cancer informatics IF:3.3Q2 DOI:10.1200/CCI.24.00133 PMID:39671539	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习的影像组学生物标志物，用于估算晚期非小细胞肺癌患者对免疫检查点抑制剂治疗的反应，并利用真实世界数据和临床试验数据进行了验证。	提出了一种新的深度学习影像组学生物标志物，能够从常规CT/PET-CT扫描中预测ICI治疗反应，并在真实世界和临床试验数据中验证其普遍性，超越了传统病变大小影像标志物。	临床试验数据集中CTRS在PFS上的调整HR不显著（HR=1.03），表明在部分情况下预测性能有限，且研究为回顾性分析。	开发并验证一种基于深度学习的影像组学生物标志物，用于预测晚期非小细胞肺癌患者对PD-(L)1免疫检查点抑制剂治疗的反应，以改善患者分层。	晚期非小细胞肺癌患者，接受PD-(L)1 ICI治疗，来自美国和欧洲的10个学术和社区机构。	医学影像分析、深度学习	非小细胞肺癌	CT/PET-CT影像，深度学习特征提取器	深度学习模型（具体未指定，可能基于CNN）及生存模型	影像数据（CT/PET-CT扫描）	真实世界数据：1,829名患者（数据A-发现集1,173，数据B测试集458）；临床试验数据：54名患者（数据C）	未提及	深度学习特征提取器（具体架构未指定）和生存模型	PFS HR，OS HR，95%置信区间	未提及
1815	2026-08-19	Deep learning model with pathological knowledge for detection of colorectal neuroendocrine tumor 2024-10-15, Cell reports. Medicine DOI:10.1016/j.xcrm.2024.101785 PMID:39413732	研究论文	提出一种利用病理先验信息区分结直肠神经内分泌肿瘤和结直肠癌的深度学习方法，基于病理图像实现高准确率分类	利用病理形态学描述与图像块之间的相似性，仅选择2%的诊断相关图像块进行训练和推理，以提高效率并保持高准确率	未明确说明局限性，可能包括对外部数据集的泛化能力依赖等未提及细节	开发一种经济有效的深度学习模型，准确区分结直肠神经内分泌肿瘤与结直肠癌，以减少不必要的免疫组化检测并改善患者治疗	结直肠神经内分泌肿瘤和结直肠癌的病理图像	数字病理学	结直肠神经内分泌肿瘤	病理图像分析	深度学习模型	病理图像	内部数据集和两个外部数据集（具体样本数量未提供）	NA	NA	AUROC（受试者工作特征曲线下面积）	NA
1816	2026-08-19	A deep learning-based toolkit for 3D nuclei segmentation and quantitative analysis in cellular and tissue context 2024-07-15, Development (Cambridge, England) DOI:10.1242/dev.202800 PMID:39036998	研究论文	本文介绍了一套用于三维细胞核分割和定量分析的计算工具包，实现了对不同组织和条件下的细胞核进行准确分割，并提供了相关分析功能。	提出了一种新的地面真值生成和迭代训练方法，提高了三维细胞核分割的准确性和适用性；提供了两个高质量的预训练模型和约10000个细胞核的数据集；扩展了MorphoGraphX软件用于细胞核与周围细胞的关联分析；在PlantSeg中引入校对工具进行细胞分割修正。	未明确提及局限性。	开发并验证一种广泛适用的三维细胞核分割和定量分析工具包，以支持细胞和组织层面的研究。	从不同植物和动物组织获取的固定或活体样本中的细胞核。	数字病理学、计算机视觉	不适用	荧光显微成像	深度学习分割模型（CellPose、PlantSeg、StarDist）	三维图像数据	约10,000个细胞核	未明确提及	CellPose、PlantSeg、StarDist	未明确提及	未明确提及
1817	2026-08-19	Molecular architecture of the actin cytoskeleton: From single cells to whole organisms using cryo-electron tomography 2024-06, Current opinion in cell biology IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.ceb.2024.102356 PMID:38608425	综述	讨论低温电子断层扫描技术在肌动蛋白细胞骨架研究中的最新进展，从单细胞到整个生物体。	强调深度学习和序列提升取样技术在自动化注释和样本制备方面的进步，使高分辨率结构生物学扩展到多细胞生物和类器官。	未提及明显的局限性，但作为综述，可能缺乏原始实验数据的验证。	概述低温电子断层扫描在肌动蛋白细胞骨架结构生物学中的最新进展和未来潜力。	肌动蛋白细胞骨架	结构生物学	无特定疾病	低温电子断层扫描	深度学习模型（具体类型未指定）	三维断层图像	不适用（综述文章）	NA	NA	NA	NA
1818	2026-08-19	The association between DNA methylation and human height and a prospective model of DNA methylation-based height prediction 2024-Mar, Human genetics IF:3.8Q2 DOI:10.1007/s00439-024-02659-0 PMID:38507014	研究论文	本研究通过线性回归和机器学习方法，探讨DNA甲基化与人类身高的关联，并开发基于DNA甲基化的身高预测模型	首次在中国人群中利用靶向甲基化测序面板和深度学习技术构建身高预测模型，其准确性优于基于SNP的预测模型	未明确说明局限性	探究DNA甲基化与人类身高的关联，并开发基于DNA甲基化的身高预测模型	中国人群的DNA甲基化数据及身高表型	机器学习	不适用	甲基化测序	深度神经网络	甲基化数据及表型数据	11,730个与身高相关的CpG位点	NA	核主成分分析（KPCA）和深度神经网络	均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、相关系数（R）	NA
1819	2026-08-19	Fuzzy ensemble of fined tuned BERT models for domain-specific sentiment analysis of software engineering dataset 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0300279 PMID:38805433	研究论文	提出了一种基于模糊逻辑集成的微调BERT模型，用于软件工程领域的情感分析	采用模糊逻辑集成多个微调BERT变体，以提高软件工程领域情感分析的性能，特别是中性情感预测	未明确提及局限性，但可能涉及计算资源需求和模型复杂度	开发一种适用于软件工程领域的领域特定情感分析工具，以克服现有工具的局限性并提高情感分类准确性	软件工程社区问答数据集，包括Stack Overflow、JavaLib、Jira和Code Review	自然语言处理	不适用	深度学习，微调BERT模型	BERT及其变体（Bert-Base、Bert-Large、Bert-LSTM、Bert-GRU、Bert-CNN）	文本数据	四个公开基准数据集	未明确提及	BERT、LSTM、GRU、CNN	F1-score	未明确提及
1820	2026-08-19	Accelerated construction of stress relief music datasets using CNN and the Mel-scaled spectrogram 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0300607 PMID:38787824	研究论文	提出一种基于卷积神经网络和梅尔频谱图的深度学习方法，以加速构建减压音乐数据集	首次将深度学习应用于减压音乐数据集的自动构建，直接从音乐中提取频率、振幅和波形等关键声学元素，无需依赖生物反应测量，实现高效、经济且个性化的音乐选择	未提及具体局限性	提供一种更高效、经济的减压音乐数据集生成方法，以解决减压音乐选择有限且不个性化的问题	减压音乐数据集及其梅尔频谱图	机器学习	不适用	梅尔频谱图	卷积神经网络（CNN）	图像（梅尔频谱图）	未提及	未提及	卷积神经网络	准确率	未提及